2.3.1. Phƣơng pháp thu thập số liệu
* Số liệu thứ cấp
Số liệu thứ cấp đƣợc thu thập từ các sách, báo và các nghiên cứu liên quan thông qua phƣơng tiện Internet
* Số liệu sơ cấp
Tác giả sử dụng phƣơng pháp quan sát thực tế, cùng với phƣơng pháp thu thập ý kiến từ các chuyên gia và nhiều bài nghiên cứu khác để hình thành bảng câu hỏi phỏng vấn. Việc thu thập đƣợc tiến hành bằng cách phỏng vấn trực tiếp sinh viên ở quận Ninh Kiều Thành Phố Cần Thơ. Sau khi thu thập, các dữ liệu sơ cấp đƣợc mã hóa, nhập liệu và phân tích.
*Cỡ mẫu
Vì trong đề tài nghiên cứu có sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá nên tác giả sẽ chọn công thức tính số mẫu theo công thức là số mẫu tối thiểu bằng 4 đến 5 lần số biến độc lập. Mô hình nghiên cứu dự kiến gồm 27
Vẻ bề ngoài của rau an toàn
Sự tin cậy Nhận thứcvề sức
khỏe
Thái độ của ngƣời tiêu dùng về rau an toàn Chuẩn chủ quan Hành vi tiêu dùng Nhận thức kiểm soát hành vi
19
biến ảnh hƣởng đến hành vi tiêu dùng rau an toàn của sinh viên quận Ninh Kiều TP. Cần Thơ, vì vậy kích thƣớc mẫu là:
n = 27 * 5 = 135
Để đảm bảo tính chính xác, tính đại diện của mẫu cho tổng thể tác giả đã thu 390 quan sát. Nhƣng thực tế có những mẫu không đạt yêu cầu và tác giả chọn lại còn 345 quan sát cho bài nghiên cứu này.
* Phƣơng pháp chọn mẫu
Lấy mẫu phi xác suất theo phƣơng pháp thuận tiện, vì đây là phƣơng pháp lấy mẫu mà theo đó tìm đƣợc các đáp viên một cách dễ dàng, tiện lợi và kinh tế.
* Nội dung chính của bảng câu hỏi: Bảng câu hỏi gồm 3 phần chính: + Phần quản lý: Thu thập thông tin về họ tên đáp viên, độ tuổi và số điện thoại liên lạc khi cần thiết.
+ Phần thực trạng tiêu dùng: Gồm các câu hỏi liên quan đến thực trạng tiêu dùng rau, tiêu chí lựa chọn rau và mức độ nhận biết rau an toàn của sinh viên quận Ninh Kiều Thành phố Cần Thơ.
+ Phần nội dung chính: các yếu tố ảnh hƣởng hành vi tiêu dùng rau an toàn gồm sự tin cậy đến rau an toàn, vẻ bề ngoài của rau an toàn, nhận thức về sức khỏe, thái độ, quy chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi tiêu dùng rau an toàn.
2.3.2. Phƣơng pháp phân tích số liệu
Các dữ liệu sau khi thu thập xong đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0.
Mục tiêu 1: Tác giả sử dụng phƣơng pháp thống kê mô tả với các tiêu chí nhƣ tần suất, tỷ lệ, số trung bình để phân tích thực trạng tiêu dùng rau và nhận biết về rau an toàn của sinh viên quận Ninh Kiều TP.Cần Thơ.
Phân tích thống kê mô tả (Descriptive statistics):
Thống kê mô tả đƣợc định nghĩa nhƣ là phƣơng pháp có liên quan đến việc thu thập số liệu, tóm tắt, trình bày, tính toán các đặc trƣng khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tƣợng nghiên cứu.
+ Phân tích tần số để thống kê loại rau sinh viên thƣờng tiêu thụ, mua ở đâu và qua nguồn thông tin nào.
+ Tính trị trung bình về các tiêu chí quyết định mua rau. Ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo khoảng:
Giá trị trung bình = (Maximum – Minimum)/n = (5-1)/5 = 0,8 Vậy giá trị mỗi khoảng cách là 0,8 hay cách 0,8 điểm thì mức độ cảm nhận sẽ thay đổi 1 cấp độ. Cụ thể nhƣ sau:
20
Giá trị trung bình Ý nghĩa
1,00 – 1,80 Rất không đồng ý/rất không hài long/rất không quan trọng 1,81 – 2,60 Không đồng ý/không hài lòng/không quan trọng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2,61 – 3,40 Không ý kiến/ Trung bình
3,41 – 4,20 Đồng ý/Hài lòng/Quan trọng
4,21 – 5,00 Rất đồng ý/Rất hài lòng/Rất quan trọng
(Nguồn: Bài giảng phương pháp nghiên cứu Marketing của Lưu Thanh Đức Hải 2007)
Mục tiêu 2: Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến hành vi tiêu dùng rau an toàn của sinh viên quận Ninh Kiều TP.Cần Thơ. Ở mục tiêu này trƣớc tiên tác giả sử dụng phƣơng pháp kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha để xây dựng và kiểm định độ phù hợp của thang đo trong mô hình nghiên cứu. Tiếp theo, sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu, qua đó ta sẽ biết đƣợc những nhân tố nào ảnh hƣởng đến hành vi tiêu dùng rau an toàn. Sau đó, sử dụng phân tích hồi quy để biết mức độ ảnh hƣởng của từng nhân tố đến hành vi tiêu dùng rau an toàn của sinh viên.
Kiểm định độ tin cậy (Cronbach’Alpha):
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tƣơng quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tƣơng quan giữa bản thân các biến và tƣơng quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi ngƣời trả lời. Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế của những biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết đƣợc chính xác độ biến thiên cũng nhƣ độ lỗi của các biến.
Công thức của Cronbach’s Alpha là: α = Np/[1+p(N-1)]
Những biến có hệ số tƣơng quan biến động (Item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Theo quy ƣớc thì một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lƣờng đƣợc đánh giá là tốt nhất phải có hệ số α 0,8.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý khi Cronbach α từ 0,8 đến 1 là thang đo tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là sử dụng đƣợc trong những trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Stater, 1995).
Tiếp theo, những biến có hệ số tƣơng quan giữa các biến và tổng (Item – total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại (Nunnally & Burnstein 1994).
Phân tích các nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo tiếp theo ta sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis). Phân tích nhân tố khám phá là một phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các
21
nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. (Hair và ctv, 1998)
Phân tích nhân tố EFA theo phƣơng pháp Principal Componets với phép xoay Varimax. Các biến có hệ số tải nhân tố (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ tiếp tục bị loại và mô hình EFA chỉ thích hợp khi 0,5 KMO 1 và sig. 0,05.
Phân tích hồi qui binary logistic
Hồi quy Binary Logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ƣớc lƣợng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có đƣợc. Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân (hai biểu hiện 0 và 1), cụ thể trong đề tài biến phụ thuộc Y là hành vi tiêu dùng rau an toàn của sinh viên, với hai giá trị: 0 là không hành vi mua, 1 là có hành vi mua.
Mô hình hồi quy Binary Logistic đƣợc xây dựng nhƣ sau:
Loge ) 0 ( ) 1 ( Y P Y P = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 +…+ BkXk Với giả thuyết H0: B1 = B2 = … = Bk = 0
Khác với hồi quy tuyến tính thông thƣờng hệ số R2 càng lớn thì mô hình càng phù hợp, hồi quy Binary Logistic sử dụng chỉ tiêu -2LL (-2 Log
likelihood) để đánh giá độ phù hợp của mô hình. -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là không có sai số) khi đó mô hình có độ phù hợp hoàn hảo.
Ý nghĩa các thông số có trong kết quả chạy mô hình nhƣ sau:
Chi –squares: Giá trị kiểm định Chi bình phƣơng về độ phù hợp tổng quát của mô hình để quyết định bác bỏ hay chấp nhận H0.
Df: Độ tự do
Sig. : Mức ý nghĩa quan sát.
-2Log likelihood: Chỉ tiêu đo lƣờng độ phù hợp tổng quát của mô hình.
Percentage Correct: % chính xác của dự báo.
Wald: Kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi qui tổng thể.
Number of Obs : Số lƣợng các quan sát (số lƣợng mẫu). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tiêu chuẩn để chọn mô hình
Mô hình hồi quy nhị nguyên có ý nghĩa khi giá trị Sig. của kiểm định Chi bình phƣơng bé hơn mức ý nghĩa ( α= 5% hay α= 10%).
Chỉ tiêu -2LL (-2 Log Likelihood) là sai số của mô hình, giá trị -2LL càng nhỏ càng tốt và độ phù hợp của mô hình sẽ càng cao. Nếu chỉ tiêu -2LL có giá trị bằng 0 (không có sai số) khi đó tỷ lệ dự báo của mô hình rất cao.
22
Kiểm định về sự khác biệt trị trung bình của hai tổng thể độc lập (Independent Sample T-test)
Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene (kiểm định F) α thì phƣơng sai của 2 tổng thể khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances not assumed.
Nếu Sig. > α thì phƣơng sai của 2 tổng thể không khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances assumed.
Nếu Sig. trong kiểm định T-test α (mức ý nghĩa) Có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể.
Phân tích phƣơng sai ANOVA: Phân tích phƣơng sai ANOVA là phƣơng pháp so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Có 2 kỹ thuật phân tích phƣơng sai: ANOVA 1 yếu tố (một biến để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau) và ANOVA nhiều yếu tố (2 hay nhiều biến để phân loại). Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phân tích ANOVA 1 yếu tố.
Một số giả định đối với phân tích phƣơng sai một yếu tố:
- Các nhóm so sánh phải độc lập và đƣợc chọn một cách ngẫu nhiên. - Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn
để đƣợc xem nhƣ tiệm cận phân phối chuẩn. Phƣơng sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
Mục tiêu 3: Dựa vào những phân tích về thực trạng tiêu dùng rau an toàn của sinh viên và các kết quả từ việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến hành vi tiêu dùng rau an toàn để nêu lên những giải pháp nâng cao hành vi tiêu dùng nhằm phục vụ sinh viên và đƣa ra các chính sách hỗ trợ tích cực khuyến khích sinh viên tiêu dùng rau an toàn mạnh hơn trong tƣơng lai.
23
CHƢƠNG 3
ĐÁNH GIÁ SƠ BỘ THỰC TRẠNG TIÊU DÙNG RAU VÀ NHẬN BIẾT RAU AN TOÀN CỦA SINH VIÊN
QUẬN NINH KIỀU THÀNH PHỐ CẦN THƠ
3.1. THÔNG TIN MẪU
(Nguồn: Kết quả thống kê từ SPSS của tác giả, năm 2013)
Hình 3.1 Tỷ lệ mẫu phân theo giới tính
Kết quả thu thập số liệu các sinh viên ở 5 trƣờng theo phƣơng pháp thu mẫu phi xác suất, số lƣợng nam và nữ có chênh lệch nhau đáng kể. Nữ chiếm gần 2/3 tổng số mẫu với tỷ lệ 63,2%. Điều này cũng dễ hiểu vì sinh viên nữ sẽ dễ tiếp cận hơn với đề tài rau an toàn. Đa phần khi hỏi đến sinh viên nam họ đều nói không biết đến sản phẩm rau an toàn. Nữ thƣờng đảm đang nội trợ hơn nam, đi chợ nhiều hơn và dễ biết đến sản phẩm này. Cũng theo truyền thống Việt Nam phụ nữ trong gia đình phải chăm lo các bữa ăn trong gia đình và đảm đang việc nhà.
Cơ cấu mẫu phân theo trƣờng học cũng đƣợc thể hiện rõ ở bảng và hình bên dƣới. Sở dĩ số mẫu ở trƣờng Đại học Cần Thơ cao nhất so với các trƣờng là vì trƣờng có quy mô lớn nhất số sinh viên cao nhất chiếm 57,4% trong tổng số mẫu thu đƣợc. Kế đó trƣờng Đại học Y- Dƣợc chiếm 18,3% trong tổng số mẫu. Các trƣờng còn lại với tỷ lệ tƣơng đƣơng nhau Cao đẳng Cần Thơ 9,9%, Cao đẳng Y tế Cần Thơ 8,1% và cuối cùng là trƣờng Cao đẳng Kinh tế - Kỹ thuật Cần Thơ chiếm 6,4%.
24
0 100 200 300
Đại học Cần Thơ Đại học Y-Dƣợc Cần Thơ Cao đẳng Cần Thơ Cao đẳng Y tế Cần Thơ Cao đẳng Kinh Tế - Kỹ …
Đại học Cần
Thơ Dƣợc Cần ThơĐại học Y- Cao đẳng Cần Thơ Cao đẳng Y tế Cần Thơ
Cao đẳng Kinh Tế - Kỹ Thuật
Cần Thơ
Tần số 198 63 34 28 22 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tỷ lệ (%) 57.4 18.3 9.9 8.1 6.4
(Nguồn: Kết quả thống kê từ SPSS của tác giả, năm 2013)
Hình 3.2 Tỷ lệ mẫu phân theo trƣờng học
3.2. THỰC TRẠNG TIÊU DÙNG RAU CỦA SINH VIÊN
Từ kết quả thống kê ở hình 3.3 cho thấy hầu hết sinh viên tiêu dùng rau bình thƣờng (hay còn gọi là rau đại trà, rau không chứng nhận VietGAP) chiếm 68,4%, chỉ một số ít trong đó 19,1% tiêu dùng rau an toàn (chứng nhận VietGAP) và còn lại 12,5% không biết loại rau đang tiêu dùng. Những con số đã thể hiện lên hiện thực tiêu dùng rau an toàn của sinh viên quận Ninh Kiều Thành phố Cần Thơ còn rất thấp.
(Nguồn: Số liệu phân tích SPSS từ 345 mẫu năm 2013)
Hình 3.3 Bản đồ tỷ lệ rau tiêu thụ của sinh viên
Theo bảng 3.1 sinh viên mua rau ở chợ truyền thống chiếm 76%, siêu thị 13,5% và số ít 10,5% tiêu dùng rau của ngƣời bán hàng rong. Điều đó cho thấy rằng chợ truyền thống có sức ảnh hƣởng rất cao cho việc mua các sản phẩm thực phẩm để chuẩn bị thực đơn hằng ngày. Thực tế, so với trung tâm
25
thƣơng mại hiện đại, chợ truyền thống vẫn có những lợi thế đặc thù. Chợ truyền thống thƣờng nằm ở những vị trí đắc địa và đứng đầ về sự đa dạng của các mặt hàng, cũng nhƣ đối tƣợng phục vụ. Về giá cả, so với siêu thị thì giá ở chợ rõ ràng là cạnh tranh hơn khiến ngƣời mua tiết kiệm đƣợc phần nào chi tiêu hàng ngày. Ngoài ra, mua món gì thanh toán món đó, có thể mặc cả… cũng là lợi thế của chợ truyền thống. Liên kết với bảng 2 về loại rau sinh viên thƣờng dùng là rau bình thƣờng với mua ở chợ truyền thống nói lên rằng rau đƣợc bán ở các chợ này có thể là những rau không rõ nguồn gốc chƣa qua kiểm duyệt hay chứng nhận rau VietGAP.
Bảng 3.1 Địa điểm mua rau của sinh viên
(Nguồn: Số liệu phân tích SPSS từ 345 mẫu năm 2013)
Sinh viên mua rau trung bình 4,8 lần trong tuần tƣơng đƣơng 5 lần, ít nhất không lần nào và cao nhất là 14 lần trong tuần. Hầu nhƣ sinh viên mua rau mỗi ngày, có nhu cầu tiêu dùng rau khá tốt.
Bảng 3.2 Số lần mua rau trong tuần
Số lần mua/ tuần Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình
0 14 4,8
(Nguồn: Số liệu phân tích SPSS từ 345 mẫu năm 2013)
3.3. ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ QUAN TRỌNG CỦA CÁC TIÊU CHÍ QUYẾT ĐỊNH MUA RAU CỦA SINH VIÊN QUYẾT ĐỊNH MUA RAU CỦA SINH VIÊN
Bảng 3.3 Đánh giá các tiêu chí chọn mua rau
(Nguồn: Số liệu phân tích SPSS từ 345 mẫu năm 2013)
Nơi thƣờng mua Tần số Tỷ lệ (%)
Siêu thị 49 13,5
Chợ truyền thống 275 76
Ngƣời bán hàng rong 38 10,5
Tiêu chí Trung bình Đánh giá các tiêu chí
Giá cả 3,52 Quan trọng
Kiểu dáng 3,38 Trung bình
An toàn 4,45 Rất quan trọng
Sự thuận tiện 3,63 Quan trọng
Màu sắc 3,86 Quan trọng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
26
(Nguồn: Số liệu phân tích SPSS từ 345 mẫu năm 2013)
Hình 3.4 Biểu đồ đánh giá các tiêu chí chọn mua rau của sinh viên Qua số liệu thống kê cho thấy có 2 tiêu chí đƣợc sinh viên đánh giá rất quan trọng ảnh hƣởng lựa chọn rau là tiêu chí an toàn và tiêu chí sạch có điểm trung bình cao nhất 4,45 và 4,48 trong các tiêu chí đã đề ra. Trong đó 3 tiêu chí cũng quan trọng nhƣng kém hơn 2 tiêu chí trên đó là các tiêu chí về giá cả, màu sắc và sự thuận tiện cũng góp phần trong lựa chọn rau tiêu dùng. Chỉ có tiêu chí kiểu dáng không ảnh hƣởng nhiều trong việc lựa chọn rau đƣợc sinh viên đánh giá trung bình với điểm trung bình 3,38. Từ đây cho biết rằng sinh viên rất có ý thức về tiêu dùng rau, muốn mua rau sạch rau an toàn để bảo vệ sức khỏe.
3.4. TÌNH HÌNH NHẬN BIẾT VỀ RAU AN TOÀN CỦA SINH VIÊN
0 50 100 150 200 250 Từ gia đình Từ bạn bè, người thân
Tự tìm hiểu Thông qua Internet
Tỷ lệ (%) 10.9 24.4 22.3 42.4
Tần số 43 96 88 167
(Nguồn: Số liệu phân tích SPSS từ 345 mẫu năm 2013)